关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
迭代 DataLoader时出现以下错误,暂时不知道怎么解决,向大家求救,是一个比较稀罕的错误,也分享给大家一个奇葩的问题一起讨论。
接下来,给出我自己目前积累的代码,从目录中自动读取图像,并产生generator:
从这一集,我们就正式开始使用Transformer来训练模型了。今天的部分是关于数据集预处理。
不得不说,这个Huggingface很贴心,这里的warning写的很清楚。这里我们使用的是带ForSequenceClassification这个Head的模型,但是我们的bert-baed-cased虽然它本身也有自身的Head,但跟我们这里的二分类任务不匹配,所以可以看到,它的Head被移除了,使用了一个随机初始化的ForSequenceClassificationHead。
怀疑模型梯度爆炸,想打印模型 loss 对各权重的导数看看。如果如果fit来训练的话,可以用keras.callbacks.TensorBoard实现。
中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型,需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
大数据文摘作品 编译:Zoe Zuo、丁慧、Aileen 本文来自OpenAI博客,介绍一种新的元学习算法Retile。 在OpenAI, 我们开发了一种简易的元学习算法,称为Reptile。它通过对任务进行重复采样,利用随机梯度下降法,并将初始参数更新为在该任务上学习的最终参数。 其性能可以和MAML(model-agnostic meta-learning,由伯克利AI研究所研发的一种应用广泛的元学习算法)相媲美,操作简便且计算效率更高。 MAML元学习算法: http://bair.berkeley.
选自OpenAI Blog 作者:ALEX NICHOL & JOHN SCHULMAN 机器之心编译 近日,OpenAI 发布了简单元学习算法 Reptile,该算法对一项任务进行重复采样、执行随机梯度下降、更新初始参数直到习得最终参数。该方法的性能可与 MAML(一种广泛应用的元学习算法)媲美,且比后者更易实现,计算效率更高。 元学习是学习如何学习的过程。元学习算法会学习任务的一个分布,每项任务都是学习问题,并输出快速学习器,学习器可从少量样本中学习并进行泛化。一个得到充分研究的元学习问题是 few-s
谷歌深度学习研究员、“Keras之父”François Chollet发表推特,总结了一份TensorFlow 2.0 + Keras做深度学习研究的速成指南。
(1)缩进错误 演示代码: >>> if 5>3: print('5>3') SyntaxError: expected an indented block >>> for i in range(5): print(i) SyntaxError: expected an indented block 错误原因分析与解决方案: Python代码对缩进的要求非常严格,代码缩进层级决定了代码的所属关系。Python初学者最容易遇到的错误应该就是缩进错误,遇到这样的错误时,要仔细检查代码中的缩进是否与预定义的功能逻
在C、Java等类型的语言中,都有null,它常常被定义为与0等效。但是,在Python中并非如此。Python中用关键词None表征null对象,它并不是0,它是Python中的第一类对象。
代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
《统计学习方法》中指出,机器学习的三个要素是模型,策略和优算法,这当然也适用于深度学习,而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的,先建立深度模型,然后选用策略(目标函数),采用优化器,编译和训练模型。
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法,如果你的模型怎么调都搞不对,或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱,成为了一只嗷嗷待宰(?)的猎物 Keras陷阱不多,我们保持更新,希望能做一个陷阱大全 内有恶犬,小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端,Theano和Tensorflow,这是一件幸福的事,就像手中拿着馒头,想蘸红糖蘸红糖,想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
You can wrap the loss function as a inner function and pass your input tensor to it (as commonly done when passing additional arguments to the loss function).
配置方式支持python/json/yaml,从mmcv的Config解析,其功能同maskrcnn-benchmark的yacs类似,将字典的取值方式属性化.这里贴部分代码,以供学习。
Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequential, tf.compat.v1.keras.models.Sequential, tf.compat.v2.keras.Sequential, tf.compat.v2.keras.models.Sequential, tf.keras.models.Sequential
在Fastai框架下,其实完成了前文所说的数据准备工作,就已经完成了深度网络训练的一半工作。剩下的就是学习器的构建以及训练效果的分析,也就是模型训练的部分。
本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
github上openAI已经给出了maddpg的环境配置https://github.com/openai/maddpg以及https://github.com/openai/multiagent-particle-envs,
本文介绍了PyTorch中Module类的基本用法和主要属性。Module是PyTorch中所有网络层和自定义层的基础类。它定义了添加自定义层和修改网络结构的方法。通过继承Module类,我们可以轻松定义和重用自定义层。主要属性包括_parameters(参数),_buffers(缓冲区),_modules(模块),_forward(前向传播方法),_backward(反向传播方法),_update_cache(更新缓存),_register_buffer(注册缓冲区),_register_parameter(注册参数),_training(训练状态)。使用Module,我们可以轻松构建复杂的神经网络模型。
最近在学习Pytorch,对于每个部分有大致了解,但没有整体的逻辑框架,这篇文章虽然是翻译的,但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程,一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过Pytorch进行高效实现并训练,其中不乏介绍一些基本模块,比如数据加载器,模型构建基类,优化器等知识,值得一看。
Google官方推荐在对于中大数据集来说,先将数据集转化为TFRecord数据,这样可加快你在数据读取,预处理中的速度。除了“快”,还有另外一个优点就是,在多模态学习(比如视频+音频+文案作为特征)中可以将各种形式的特征预处理后统一放在TFRecord中,避免了读取数据时候的麻烦。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
在使用 spacy 进行 NLP 时出现以下错误: --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-164-8ef00790b0bb> in <module> 2 opt = nlp.begin_training(
>>> l = [3] >>> l() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#77>", line 1, in <module> l() TypeError: 'list' object is not callable 是把list对象当函数使了。 l = [3] 然后执行了l() ---- >>> k = [] >>> k = k.append(4) >>> k >>> k >>> print(k) None >>> k = k
这篇文章将逐点分析这些错误是如何在PyTorch代码示例中体现出来的。代码:https://github.com/missinglinkai/common-nn-mistakes
众所周知,frustum-pointnet是斯坦福大学PointNet作者Chales大神的成果,将pointnet用到了目标检测中,测试数据集是KITTI。该网络测试了车辆、行人、自行车三项检测任务,分别排名第三、第一、第一,效果相当不错了。
国内的新冠肺炎疫情从发现至今已经持续3个多月了,这场起源于吃野味的灾难给大家的生活造成了诸多方面的影响。
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
cifar2数据集为cifar10数据集的子集,只包括前两种类别airplane和automobile。
1.NoneType: The Null object--空对象 2.Numerics(数值): int-整数, long-长整数, float-浮点数, complex-复数, and bool--布尔值 (The subclass of int with True or False value) 3.Sequences(序列): str-字符串, list-列表, tuple-元组, and range-范围 4.Mappings(映射): dict-字典 5.Sets(集合): set-可变集合 and frozenset-不可变集合
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN),主要结构包括一个生成器G(Generator)和一个判别器D(Discriminator)。
作者:李中粱 小编:赵一帆 1 Keras框架介绍 在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽,所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。 Keras是一个非常方便的深度学习框架,它以TensorFlow或Theano为后端。用它可以快速地搭建深度网络,灵活地选取训练参数来进行网路训练。总之就是:灵活+快速!!! 2 安装Keras 首先你需要有一个Python开发环境,直接点就用Anaconda,然后在CMD命令行中安装: # GPU 版本 >>> pip install --upgrade tensorf
最近在做一些nlp相关的项目,在涉及到Stanford CoreNLP工具包处理中文分词的时候,发现耗时问题很严重:
尽管TensorFlow设计上足够灵活,可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型,尤其常用于实现神经网络模型。
mmdetection 里面分了好多目录,将相关的文件都放在了同一个文件夹中,下面就会介绍一些重要的文件夹
作用:用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。
在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽,所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。 Keras是一个非常方便的深度学习框架,它以TensorFlow或Theano为后端。用它可以快速地搭建深度网络,灵活地选取训练参数来进行网路训练。总之就是:灵活+快速!
之前,我们介绍了TF的运算图、会话以及基本的ops,本文使用前面介绍的东西实现两个简单的算法,分别是线性回归和逻辑回归。本文的内容安排如下:
在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下
大概问题是这样,想要自定义一个Python装饰器,问我这样写装饰器行不行?如果不行,那又是为什么?
Model groups layers into an object with training and inference features.
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